Convolutional Neural Networks in TensorFlow

via Coursera

Aperçu

Débloquez la puissance de l'IA avec « Convolutional Neural Networks in TensorFlow », un volet crucial de la spécialisation Machine Learning in TensorFlow proposée par deeplearning.ai sur Coursera. Idéal pour les développeurs de logiciels désireux de créer des algorithmes évolutifs alimentés par l'IA, ce cours plonge en profondeur dans les meilleures pratiques pour déployer TensorFlow, le cadre d'apprentissage automatique open source largement acclamé.

Dans ce deuxième cours avancé de la spécialisation TensorFlow, les participants affineront les modèles de vision par ordinateur qu'ils ont développés précédemment, maîtrisant des techniques pour gérer des images réelles de différentes formes et tailles. Découvrez le processus fascinant de la manière dont les images traversent les convolutions, offrant un aperçu de la perception de l'information par l'ordinateur. Acquérez une expérience pratique dans la visualisation des métriques de perte et de précision, et apprenez des stratégies innovantes pour combattre le surajustement, telles que l'augmentation et l'abandon. De plus, le cours dévoile le potentiel de l'apprentissage par transfert, démontrant comment tirer parti des caractéristiques apprises précédemment des modèles pour améliorer vos projets.

Proposé par les cours sur l'apprentissage automatique et l'apprentissage profond d'Andrew Ng, cette spécialisation établit une base solide dans les principes critiques de ces domaines. En explorant TensorFlow à travers cette spécialisation, vous n'apprenez pas seulement à appliquer ces modèles ; vous gagnez une compréhension plus profonde de la mécanique des réseaux neuronaux. Pour consolider davantage votre compréhension, nous recommandons également la Spécialisation en Deep Learning comme entreprise subséquente.

Proposé par Coursera, ce cours est classé sous Machine Learning, Neural Networks, TensorFlow et Convolutional Neural Networks (CNN), marquant une étape cruciale pour ceux qui aspirent à exceller dans le domaine rapidement évolutif de l'apprentissage automatique.